JP2020154367A - 画像表示媒体、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 より効率的に画像表示媒体上の座標を特定できる画像処理方法を提供する。【解決手段】 画像表示媒体は、画像上のＸ座標を示すＭ系列信号と、画像上のＹ座標を示すＭ系列信号とに対して、互いに異なる倍率で逓倍した数列を加算し、加算した値それぞれに対応するシンボルが、これらに対応する画像上の座標に配置されている。画像処理装置は、画像表示媒体の画像に含まれるシンボルを特定するシンボル特定部と、前記シンボル特定部により特定されたシンボルの列に基づいて、Ｘ座標成分及び他の成分を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出されたＸ座標成分及び他の成分に基づいて、前記画像上のＸ座標及びＹ座標を特定する座標特定部とを有する。【選択図】図２

Description

本発明は、画像表示媒体、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

例えば、特許文献１には、“０”と“１”との並びを「２^N−１」個繰り返した系列であるＭ系列に従い、例えば“０”に対応した直線の幅を細くして“１”に対応した直線の幅を太くした格子模様７を被筆記媒体２に記し、その格子模様７の幅に応じて“０”と“１”との並びにデコードしたＮ個の系列情報に基づいて検出した座標位置と電気信号に基づいて検出した移動方向とに基づいて筆記軌跡を検出する筆記記録システムが開示されている。

特開２０００−３３０７１８

より効率的に画像表示媒体上の座標を特定できる画像処理方法を提供することを目的とする。

本発明に係る画像表示媒体は、画像上のＸ座標を示すＭ系列信号と、画像上のＹ座標を示すＭ系列信号とに対して、互いに異なる倍率で逓倍した数列を加算し、加算した値それぞれに対応するシンボルが、これらに対応する画像上の座標に配置されている。

また、本発明に係る画像表示媒体は、画像上のＸ座標を示すＭ系列信号、Ｙ座標を示すＭ系列信号、及び、マンハッタン距離を示すＭ系列信号を、互いに分離可能な状態で重畳し、重畳した重畳値それぞれに対応するシンボルが、これらに対応する画像上の座標に配置されている。

好適には、前記シンボルの種類数は、Ｘ座標成分及び他の成分のそれぞれについて、２ビット以上のＭ系列信号を埋め込むことができる数である。

また、本発明に係る画像処理装置は、入力された画像に含まれるシンボルを特定するシンボル特定部と、前記シンボル特定部により特定されたシンボルの列に基づいて、Ｘ座標成分及び他の成分を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出されたＸ座標成分及び他の成分に基づいて、前記画像上のＸ座標及びＹ座標を特定する座標特定部とを有する。

好適には、前記抽出部は、他の成分として、マンハッタン距離を抽出し、前記座標特定部は、前記抽出部により抽出されたＸ座標成分及びマンハッタン距離に基づいて、Ｙ座標成分を特定する。

好適には、前記シンボルの色、又は、シンボルの背景色に基づいて、前記シンボル特定部による特定結果の正否を検出する誤り検出部をさらに有する。

好適には、前記シンボルは、文字であり、シンボルの列を座標値に変換する変換テーブルを、文字の向きに関連付けて格納するテーブル格納部をさらに有し、前記抽出部は、入力された画像における文字の向きに対応する変換テーブルを前記テーブル格納部から読み出し、読み出された変換テーブルを用いて、シンボルの列を座標値に変換する。

好適には、読取り可能なシンボル列の数に基づいて、採用するシンボル列の方向を決定する方向決定部をさらに有し、前記抽出部は、前記方向決定部により決定された方向のシンボル列に基づいて、Ｘ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離とを抽出し、前記座標特定部は、前記抽出部により抽出されたＸ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離とに基づいて、他方の座標成分を特定する。

また、本発明に係る画像処理方法は、入力された画像に含まれるシンボルを特定するシンボル特定ステップと、前記シンボル特定ステップにより特定されたシンボルの列に基づいて、Ｘ座標成分及び他の成分を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出されたＸ座標成分及び他の成分に基づいて、前記画像上のＸ座標及びＹ座標を特定する座標特定ステップとを有する。

また、本発明に係るプログラムは、入力された画像に含まれるシンボルを特定するシンボル特定ステップと、前記シンボル特定ステップにより特定されたシンボルの列に基づいて、Ｘ座標成分及び他の成分を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出されたＸ座標成分及び他の成分に基づいて、前記画像上のＸ座標及びＹ座標を特定する座標特定ステップとをコンピュータに実行させる。

より効率的に画像表示媒体上の座標を特定できる。

６ビット線形帰還シフトレジスタ、６ビットＭ系列信号の変換テーブル、及び６ビットＭ系列信号の逆変換テーブルを例示する図である。 二次元化したＭ系列信号を例示する図である。 （Ａ）は、回転用の逆変換テーブルを例示し、（Ｂ）は、色情報が付加された画像表示媒体を例示する図である。 色によるパリティ及びＥＣＣを説明する図である。 多文字種による情報の埋め込みを説明する図である。 マンハッタン距離成分が重畳された画像表示媒体７を例示する図である。 画像処理システム１の全体構成を例示する図である。 画像処理装置２のハードウェア構成を例示する図である。 画像処理装置２の機能構成を例示する図である。 画像処理装置２による座標特定処理（Ｓ１０）を説明するフローチャートである。 Ｘ座標成分、Ｙ座標成分及びマンハッタン距離成分が重畳された画像表示媒体７２を例示する図である。 変形例１における画像処理装置２の機能構成を例示する図である。

以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。
本実施形態では、座標を示すＭ系列信号に対応するシンボル列を、対応する位置に配置して画像表示媒体７とする。まず、Ｍ系列信号について説明する。
図１（Ａ）は、６ビット線形帰還シフトレジスタを例示し、図１（Ｂ）は、シフト量から６ビット値（Ｍ系列信号）に変換する変換テーブルを例示し、図１（Ｃ）は、６ビット値（Ｍ系列信号）からシフト量に変換する逆変換テーブルを例示する。
適切にタップ位置を選定した線形帰還シフトレジスタ（以下ＬＦＳＲ）の出力は、Ｍ系列信号となることが知られている。Ｍ系列信号は、生成ＬＦＳＲのビット数ｎにより２^ｎ-1の周期を持つ１ビット幅のビット列である。以下、具体例として６ビットＬＦＳＲとその出力のＭ系列信号を説明する。

図１（Ａ）に例示する６ビットＬＦＳＲに、レジスタ初期値として「111111」を与えた場合、出力（Ｍ系列信号）として
「11111100000100001100010100111101000111001001011011101100110101011111100000100…」
が得られる。
このＭ系列信号の特徴は、１周期中の任意の連続した６ビットは同じ値の重複がないということである。すなわち、１ビットシフトすることで、別の６ビット値が得られるため、バイナリや１０進と比較して高密度に複数の値を表現可能である。バイナリでは、６ビット値を２つ表現するには１２シンボル（１２個の０，１）が必要になるが、Ｍ系列信号ならば、７シンボルから２値を取り出せる。全６３値を表現するにも、たった６８シンボル（６３＋５）で足りる。１０進表記をしたとしても１〜６３をすべて表現するには１１７文字必要となる。

１周期中の任意の連続した６ビット値は重複がないということは、各６ビット値は初期値からのシフト量と１対１で対応しており、図１（Ｂ）及び図１（Ｃ）に例示するように、６ビット値とシフト量をテーブル化することで相互に変換可能となる。シフト量は、ＬＦＳＲに印加されたクロック数でもあり、ビット列における初期値からビット距離でもある。
Ｍ系列信号の０，１を等間隔に配置して実体化する。任意の位置から６文字分の０，１列を抽出し、６ビット値に変換し、さらに図１（Ｃ）の逆変換テーブルにより原点からのシフト量（距離）を得ることができる。

次に、Ｍ系列信号を２次元座標に拡張する。
Ｍ系列信号を異なる倍率で逓倍した２種の数列を作成する。例えば、１倍を数列Ａとし、２倍を数列Ｂとした場合は以下となる。
数列Ａ：111111000001000011000101001111010001110010010110111011001101010
数列Ｂ：222222000002000022000202002222020002220020020220222022002202020
図２（Ａ）に例示するように、数列Ａを縦方向に配列し、数列Ｂを横方向に配列して、２つの行列を作成し、これら２つの行列を加算する。この行列は、横のＭ系列信号と縦のＭ系列信号を含んでおり、かつ、縦横の成分が分離可能である。行列の要素が０である場合は、（横，縦）＝（０，０）であり、同じく１，２，３の場合は以下となる。
１の場合：（横、縦）＝（０、１）
２の場合：（横、縦）＝（１、０）
３の場合：（横、縦）＝（１、１）

座標の抽出は、座標を得たい任意の位置から右方向、下方向の６シンボルのシンボル列を調べることで得られる。図２（Ｂ）の例では、丸印が付された注目位置から（横、縦）＝（”200020”，”222223”）が得られ、これを横成分、縦成分のみに分離すると（横、縦）＝（”100010”,”000001”）となる。図１（Ｃ）の逆変換テーブルを参照して、原点からのシフト量＝座標に変換することができる。これにより、丸印が付された注目位置の座標（縦、横）＝（18,6）が得られる。
本例では、シンボルとして数字を使用しているが、縦横の０，１が識別できる４値を取れれば文字でも図形でも構わない。より方向性を持たせるには、Ｎ、Ｅ、Ｔ、Ｄなどのアルファベットでもよい。数字や文字を用いることで、既存ソフトウェアであるＯＣＲ（Optical Character Recognition）にて画像データからテキスト化が可能な点も利点となる。

この二次元Ｍ系列パターンを紙（画像表示媒体）に印刷し、イメージスキャナで読み取ると、読み取った画像データから紙の座標を抽出することができる。
印刷する数字や文字自体に方向性があるため、画像表示媒体の方向検出が容易である。また、図２（Ｂ）に例示するように、画像データが一部分だけであっても、紙の座標を抽出できる。
解像度は、オフセット印刷でも１ｍｍ程度の文字は印刷可能であり、紙幣などに用いられるマイクロ文字などの技術を使えば０．３ｍｍ程度まで微細化可能となる。
画像表示媒体を小片に切断しても、小片に残されたＭ系列パターンから元の紙中における座標が抽出でき、トレーサビリティ等の観点からも好適である。
必要な解像度が高い場合は、ＬＦＳＲの幅を広げれば表現できる値の範囲も広くなる。例えば、１０ビット幅のＬＦＳＲであれば１０２３値を取ることができる。これはＡ４用紙の縦長２９７ｍｍを０．５ｍｍ間隔で分割して余りある値の範囲である。

数字や文字の向きで画像読み取り時の回転を検出した場合、専用の逆変換テーブルを使用することで、再読取りなしで画像表示媒体の座標に変換できる。
図３（Ａ）は、回転時のＭ系列信号をシフト量に変換する逆変換テーブルである。図３（Ａ）の逆変換テーブルは、図１（Ｂ）の変換テーブルに下記（１）〜（３）の操作を加えることで作成できる。
（１）６ビット値の上位下位ビットを反転させる。
（２）画像表示媒体の右端に相当する111110をシフト量原点としてシフト量の大小を逆転させる。
（３）６ビット値をキーにしてソートする。
なお、上記（２）の操作を実施すれば読み取り方向に合わせて修正された座標（右ほど大）となり、（２）の操作を実施しなければテスト媒体の座標（右ほど小）となる。なお、図１（Ｂ）の変換テーブルに、（３）の操作のみ加えると図１（Ｃ）の逆変換テーブルとなる。
このように、画像表示媒体を回転して読み取った場合でも、回転を検出できれば回転用の逆変換テーブル（図３（Ａ））によって適正座標に変換可能である。

また、図３（Ｂ）に例示するように、画像表示媒体のシンボルに対して、色による情報を追加してもよい。一般的に、イメージスキャナやカメラは、カラーデータを読み取ることができる。図３（Ｂ）に例示するように、画像表示媒体に配置された各シンボルに対して、色情報を追加することで、位置情報を補完したり、シンボルの誤認識を検出又は修正することが可能となる。なお、色情報の追加は、文字（シンボル）そのものを着色してもよいし、図３（Ｂ）のように文字（シンボル）の背景を着色してもよい。

（色による情報追加の例）
（例１）同じ位置情報の埋め込み
図３（Ｂ）に例示するように、０，１，２，３の各シンボルに１対１で対応する色を付与する。これにより、仮に画像ゆがみやゴミなどでシンボルが特定できない場合でも、色が認識でれば０，１，２，３の情報を復元できる。
（例２）別の位置情報の埋め込み
画像表示媒体の対角を原点とした回転用の色を付ける。文字の向きで回転を検出した場合は色を基準にＭ系列値を抽出する。
（例３）パリティの埋め込み
図４（Ａ）に例示するように、丸印が付された注目座標は、（横、縦）＝（”100010”,”000001”）である。横縦それぞれ６ビットのデータであり、連結することで１２ビットのデータ”100010000001”が得られる。この１２ビットデータのパリティを色に変えて丸印位置に付加することが可能である。仮に、パリティが１ならグレーの背景にするなどルールを適宜決めて付与することが可能となる。パリティなので誤り検出能力は低いが、カラー化しなくても埋め込みが可能である。
（４）ＥＣＣ（Error-Correction Code）の埋め込み
ＥＣＣはサーバメモリなどで利用される宇宙線によるデータ化けや素子故障を検出し誤動作を防ぐ機能である。複数の冗長ビットを付与することで通常は１ビット化けを修正し、２ビット化けを検出可能である。
図４（Ｂ）に示すように、１２ビットデータについては、５ビットのチェックビットを付与することでＳＥＣ−ＤＥＤが可能となる。この５ビット幅で表現できる値域は、３２値である。３２値を３２色として各座標のシンボルに付与すれば、色をチェックビットとすることが可能となる。

イメージスキャナの画像データは、ＲＧＢ３色の強度＝階調で保存されており、ＲＢＧそれぞれ２５６階調で表現する。例えば、ＲＧＢを各４段階に分割すれば４の３乗＝６４段階を表現可能であり、イメージスキャナの２５６階調の分離能力からすれば４段階は容易に分離可能である。上記の３２色の識別に問題はない。
実用的と考えらえる１０ビット幅のＭ系列値であっても横縦合計２０ビットであり、図４（Ｂ）から、必要なチェックビットは５ビットで足りる。
また図４（Ｂ）から、５ビットのチェックビットで２６ビットのデータまで対応可能である。長尺媒体において、短手方法に１０ビット、長手方向に１６ビットを割り当てた場合、長手方向に２の１６乗にあたる約６５万文字が埋め込み可能となり、０．３ｍｍ刻みで文字列を埋め込んだとしても約２１ｍまでＥＣＣを埋め込み可能である。

また、１文字を多ビット化にして、情報を高密度化してもよい。
Ｘ座標、Ｙ座標それぞれの１ビットを、文字（シンボル）に割り当てるなら４文字種を識別できればよい。これまでの例では、０〜３の数字を使用した。
0=(0,0) 1=(1,0) 2=(0,1) 3=(1,1)
使用する文字種を増やすと１文字あたりに埋め込めるビット数が増える。例えば、１６文字種を使った場合、１文字で４ビット（Ｘ、Ｙ各２ビット）を表現できる。
これにより、６ビットＭ系列信号を得るために必要な文字数が、６文字から３文字に減少する。図２（Ｂ）の左上端において、Ｘ方向「333333」、Ｙ方向「333333」のそれぞれ６文字必要だったものが、１６文字種表現では、「FFF」の３文字で表現できる。図２（Ｂ）の４文字表現を１６文字表現に変換したものが、図５（Ａ）となる。
ただし１文字で２ビットの情報を埋め込こんでいるため、最小で２ビット分しかシフトできない。表現できる値の数も、６ビットＭ系列の６３値から、５ビットＭ系列相当の３１値に減る。
ここで注目したいのは、４文字種表現では５ビットＭ系列を表現するには５文字必要だが、１６文字種表現を使用すると３文字で５ビットＭ系列相当の表現力が得られることである。

同様に１２ビットＭ系列の場合は、１文字にＸ方向１ビット分の情報を載せれば、４０９５＋１１文字にて４０９５値を表現できる。
１文字にＸ方向２ビット分の情報を載せれば、２０４８＋５文字にて半分の２０４８値を表現できる。
したがって、座標を解析するための必要文字数が半分になり、解像度も半分になる。
４文字種であれば、１１ビットＭ系列を解析するに１１文字が必要だが、１６文字種ならば、１１ビットの解像度を得るために６文字で足りる。このように、効率よく解像度を上げることができる。
このように使用する文字種を増やし、情報を多ビット化することで解析に必要なシンボル数を効率よく減らすことができる。
もちろん直線によるＭ系列表現でも太さや色で直線の種類を増やして１直線当たりの埋め込みビット数を増やすことができる。だが直線では文字に比べて表現のバリエーションが圧倒的に少ない。種類を増やせば増やすほどセンサの種類が必要になったり、解析ソフトウェアが複雑化することは避けられない。
逆に、文字種を増やすことは、ＯＣＲが判別できる範囲においてコストに一切影響しない。図５（Ｂ）に示すように、６４文字種程度（６ビット埋め込み）なら比較的容易に実装可能である。

（マンハッタン距離成分の利用）
図６（Ａ）に示すように、Ｍ系列信号を１ビット左にシフトしながら縦に並べた平面を作成する。この平面は、どの点も縦方向と横方向にスキャンした値が等しく原点からのマンハッタン距離となる。
図２（Ａ）のＸ座標Ｍ系列平面と、このマンハッタンＭ系列平面を各要素加算すると、図６（Ｂ）の画像表示媒体７となる。画像表示媒体７に配置された各文字は、それぞれＸ座標成分と、マンハッタン距離成分とを含んでいる。例えば、図６（Ｂ）の画像表示媒体７において、上方の注目位置から横方向に６文字取得すると「200112」が得られる。これを分解すると、Ｘ座標成分=(100001)、マンハッタン成分=(000110)となる。これを図１（Ｃ）の逆変換テーブルで数値化し、（Ｘ座標、マンハッタン距離）＝（１１，１３）が得られる。マンハッタン距離は、原点からのＸ距離とＹ距離の和であるので、Ｘ座標とＹ座標の和でもある。したがって、Ｙ座標は、マンハッタン距離からＸ座標を減算して求められる。上方の注目位置の座標は（Ｘ，Ｙ）＝（１１，２）となる。
同様に、下方の注目位置では、読み取り値「200103」から、（Ｘ座標，マンハッタン距離）＝（１１，１８）が得られ、計算からＹ座標＝７を得ることができる。

このように、マンハッタン距離とＸ座標を分離化可能な形で重畳することによって、単一方向の文字列スキャンで、Ｘ座標及びＹ座標の双方を得ることができる。もちろんマンハッタン距離とＹ座標を重畳すれば縦方向のスキャンのみでＸＹ量座標を得ることが可能となる。
マンハッタン距離をＭ系列平面にすると、図６（Ａ）の右側の様に、シフトした分だけ数列が足りなくなり、同じＭ系列値に戻ってしまう。本例では、説明の便宜上６ビットＭ系列で統一しているためビット列が不足しているが、１０ビットＭ系列値やそれ以上の多ビットＭ系列値を使用すれば一周することもない。

次に、図６（Ｂ）の画像表示媒体７を具体例として、画像処理システム１による処理を説明する。
図７は、画像処理システム１の全体構成を例示する図である。
図７に例示するように、画像処理システム１は、画像処理装置２と、スキャナ装置３と、カメラ４とを有し、これらがネットワーク８を介して互いに接続している。
画像処理装置２は、本発明に係る画像処理装置の一例であり、画像処理プログラム２２（後述）が動作するコンピュータ端末である。本例では、スタンドアロンのコンピュータ端末である画像処理装置２を具体例として説明するが、これに限定されるものではなく、例えば、クラウド上の仮想マシン等であってもよい。
本例の画像処理装置２は、スキャナ装置３又はカメラ４により撮影された画像（画像表示媒体７の画像）に基づいて、画像表示媒体７上の座標を算出し、算出された座標に基づいて、補正処理を行う。

スキャナ装置３は、例えば、プラテンガラスが設けられたスキャナ、又は、オーバーヘッド型スキャナである。
カメラ４は、撮影機能が有するカメラである。

図８は、画像処理装置２のハードウェア構成を例示する図である。
図８に例示するように、画像処理装置２は、ＣＰＵ２００、メモリ２０２、ＨＤＤ２０４、ネットワークインタフェース２０６（ネットワークＩＦ２０６）、表示装置２０８、及び入力装置２１０を有し、これらの構成はバス２１２を介して互いに接続している。
ＣＰＵ２００は、例えば、中央演算装置である。
メモリ２０２は、例えば、揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。
ＨＤＤ２０４は、例えば、ハードディスクドライブ装置であり、不揮発性の記録装置としてコンピュータプログラム（例えば、図９の画像処理プログラム２２）やその他のデータファイルを格納する。
ネットワークＩＦ２０６は、有線又は無線で通信するためのインタフェースである。
表示装置２０８は、例えば、液晶ディスプレイである。
入力装置２１０は、例えば、キーボード及びマウスである。

図９は、画像処理装置２の機能構成を例示する図である。
図９に例示するように、画像処理装置２には、画像処理プログラム２２がインストールされ、テーブルデータベース２６０（テーブルＤＢ２６０）が構成されている。画像処理プログラム２２は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納されており、この記録媒体を介して、画像処理装置２にインストールされる。
なお、画像処理プログラム２２の一部又は全部は、ＡＳＩＣなどのハードウェアにより実現されてもよく、また、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の機能を一部借用して実現されてもよい。また、これらのプログラム全てが一台のコンピュータ端末にインストールされてもよいし、クラウド上の仮想マシンにインストールされてもよい。

画像処理プログラム２２は、画像取得部２２０、シンボル特定部２２２、誤り検知部２２４、テーブル選択部２２６、抽出部２２８、座標特定部２３０、及び画像補正部２３２を有する。
画像処理プログラム２２において、画像取得部２２０は、スキャナ装置３又はカメラ４により撮影された画像表示媒体７の画像データを取得する。

シンボル特定部２２２は、画像取得部２２０により取得された画像データに含まれるシンボルを特定する。例えば、シンボル特定部２２２は、画像取得部２２０により取得された画像データに対してＯＣＲ処理を施し、ＯＣＲ処理で特定された文字に対応するシンボル値を特定する。本例のシンボル特定部２２２は、画像取得部２２０により取得された画像データに対してＯＣＲ処理を施し、画像上の注目位置に存在する文字と、その右方向又は下方向に連続する既定数の文字とを特定し、これらの文字に対応するシンボル値列（Ｘ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離成分とが重畳された値の列）を特定する。

誤り検知部２２４は、シンボルの色、又は、シンボルの背景色に基づいて、シンボル特定部２２２による特定結果の正否を検出する。例えば、誤り検知部２２４は、シンボルの色又はシンボルの背景色に基づいて誤り訂正符号を算出し、算出された誤り訂正符号を用いて、シンボル特定部２２２により特定されたシンボル値の正否の検出と、誤りである場合のシンボル値の訂正とを実施してもよい。本例の誤り検知部２２４は、シンボルの背景色に基づいてパリティを算出し、算出されたパリティを用いて、シンボル特定部２２２により特定されたシンボル値列の誤り検出を行う。

テーブル選択部２２６は、テーブルＤＢ２６０に格納されている変換テーブルの中から、入力された画像における文字の向きに対応する逆変換テーブルを選択し、選択された逆変換テーブルを抽出部２２８に出力する。本例では、テーブルＤＢ２６０に、図１（Ｃ）の逆変換テーブルと、図３（Ａ）の回転用の逆変換テーブルとが格納されており、テーブル選択部２２６は、入力された画像に含まれる文字の向きに対応する逆変換テーブルを選択する。

抽出部２２８は、シンボル特定部２２２により特定されたシンボルの列に基づいて、Ｘ座標成分及び他の成分を抽出する。例えば、抽出部２２８は、シンボル特定部２２２により特定されたシンボルの列（Ｘ軸方向の列及びＹ軸方向の列）に基づいて、Ｘ座標成分及びＹ座標成分を抽出してもよいし、シンボル特定部２２２により特定されたシンボルの列（Ｘ軸方向の列又はＹ軸方向の列）に基づいて、Ｘ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離成分とを抽出してもよい。本例の抽出部２２８は、図６（Ｂ）の画像表示媒体７を前提として、シンボル特定部２２２により特定された一方向のシンボル値列（Ｘ軸方向の列又はＹ軸方向の列）に基づいて、Ｘ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離成分とを抽出する。

座標特定部２３０は、抽出部２２８により抽出されたＸ座標成分及び他の成分に基づいて、画像上のＸ座標及びＹ座標を特定する。例えば、座標特定部２３０は、抽出部２２８により抽出されたＸ座標成分及びＹ座標成分を、そのまま画像上のＸ座標及びＹ座標としてもよいし、抽出部２２８により抽出されたＸ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離成分とに基づいて、画像上のＸ座標及びＹ座標を特定してもよい。本例の座標特定部２３０は、抽出部２２８により抽出されたＸ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離成分とに基づいて、減算処理により、Ｘ座標及びＹ座標を特定する。

画像補正部２３２は、座標特定部２３０により特定された画像上の座標に基づいて、補正処理を行う。例えば、画像補正部２３２は、座標特定部２３０により特定された座標に基づいて、画像領域毎の画像の歪みを特定し、特定された歪みを相殺する補正を行う。

図１０は、画像処理装置２による座標特定処理（Ｓ１０）を説明するフローチャートである。なお、本例では、Ｘ座標から特定される場合を具体例として説明する。
図１０に例示するように、ステップ１００（Ｓ１００）において、画像処理装置２の画像取得部２２０は、スキャナ装置３又はカメラ４から画像表示媒体７の画像データを受信するまで待機し（Ｓ１００：Ｎｏ）、画像データを受信すると（Ｓ１００：Ｙｅｓ）、画像上に注目位置を設定し、注目位置の座標特定処理を開始する。

ステップ１０５（Ｓ１０５）において、シンボル特定部２２２は、画像取得部２２０により取得された画像データに対してＯＣＲ処理を実行し、設定された注目位置に存在する文字と、その右方向又は下方向に連続する既定数の文字とを特定し、特定された文字それぞれのシンボル値を特定する。

ステップ１１０（Ｓ１１０）において、誤り検知部２２４は、シンボル特定部２２２により特定されたシンボル値列について、注目位置の背景色に基づいて誤り検出を行う。
ステップ１１５（Ｓ１１５）において、画像処理プログラム２２は、誤り検知部２２４により誤りが検出された場合に、この注目位置に関する座標特定処理を終了し、誤りが検出されなかった場合に、Ｓ１２０の処理に移行する。

ステップ１２０（Ｓ１２０）において、テーブル選択部２２６は、シンボル特定部２２２によるＯＣＲ処理の結果から、画像データに含まれる文字の向きを特定し、特定された文字の向きに対応する逆変換テーブルを、テーブルＤＢ２６０から読み出す。
抽出部２２８は、シンボル特定部２２２により特定されたシンボル値列から、Ｘ座標成分と、マンハッタン距離成分とを抽出する。抽出部２２８は、テーブル選択部２２６により選択された逆変換テーブルを参照して、抽出されたＸ座標成と、マンハッタン距離成分とを、Ｘ座標値と、マンハッタン距離とに変換する。

ステップ１２５（Ｓ１２５）において、座標特定部２３０は、抽出部２２８により変換されたマンハッタン距離から、変換されたＸ座標値を差し引いて、Ｙ座標値を算出する。
上記の座標特定処理（Ｓ１０）を複数の注目位置について実施することにより、画像上の複数の位置の座標が特定される。

以上説明したように、本実施形態の画像処理システム１によれば、画像表示媒体７には、互いに異なる複数の座標成分のＭ系列値が重畳されシンボルとして配置されているため、画像データ中の任意の位置から縦横のシンボル列（数字、文字、図形の列）を解析することで、縦方向及び横方向のＭ系列値を取得し、Ｍ系列値から逆変換テーブルにて画像上の座標を算出できる。算出された座標によって、画像データと媒体座標の相関を取得できる。
また、逆向きスキャン用の逆変換テーブルがテーブルＤＢ２６０に用意されているため、上下を逆にスキャンする作業ミスがあった場合であっても、媒体座標を正しく得ることができる。
また、文字そのものや文字の背景に色を付与することで、上下を逆にスキャンした場合でも正常方向でスキャンした場合と同一のＭ系列値を取得することができる。さらに、文字そのものや文字の背景に色を付与することで、パリティ又はＥＣＣ等の誤り検出機能を追加することができる。
また、文字種を増やすことで埋め込みビット数を増やし、位置情報埋め込みに必要な文字数を効率よく減らすことができる。

［変形例１］
次に、上記実施形態の変形例を説明する。
図１１に例示するように、使用する文字種を増やし、マンハッタン距離とＸ座標とＹ座標との３成分を重畳して、変形例１の画像表示媒体７２としてもよい。
この場合、横スキャン時は、Ｘ座標成分とマンハッタン距離成分を抽出し、縦スキャン時は、Ｙ座標成分とマンハッタン距離成分を抽出すればよい。すなわち、単一方向の文字列スキャンで、Ｘ座標及びＹ座標を得られ、かつ、スキャン方向の冗長化が可能となる。これによって以下の利点を得られる。
（１）画像表示媒体の右端近傍又は下端近傍のように、必要文字数のスキャンができない場合であっても、単一方向のスキャンのみでＸ座標及びＹ座標の双方が得られる。
（２）印刷つぶれ、異物付着等で文字列データが得られない場合、スキャン方向を変えて文字列データを得ることができる。
（３）縦横から得られた２つの座標を比較することでデータの信頼性を検証できる。

図１２は、変形例１における画像処理装置２の機能構成を例示する図である。なお、本図に示された各構成のうち、図９に示された構成と実質的に同一のものには、同一の符号が付されている。
変形例１の画像処理プログラム２３は、図９の画像処理プログラム２２に、方向決定部２３４を追加した構成をとる。
方向決定部２３４は、読取り可能なシンボル列の数に基づいて、採用するシンボル列の方向を決定する。例えば、方向決定部２３４は、シンボル特定部２２２により連続して特定可能なシンボルの数が基準値以上となる方向を特定する。
本変形例では、マンハッタン距離とＸ座標とＹ座標との３成分が互いに分離可能に重畳されているため、方向決定部２３４が、座標算出に必要な数だけシンボル値を特定可能な方向を決定し、シンボル特定部２２２は、決定された一方向のシンボル値列を特定し、抽出部２２８は、特定されたシンボル値列から、Ｘ座標成分、Ｙ座標成分、及び、マンハッタン距離成分を抽出し、逆変換テーブルを参照して、Ｘ座標、Ｙ座標及びマンハッタン距離を特定する。座標特定部２３０は、抽出部２２８により特定されたＸ座標及びマンハッタン距離から、Ｙ座標を算出し、抽出部２２８により特定されたＹ座標及びマンハッタン距離から、Ｘ座標を算出し、これらを比較して、正確な座標が算出されたか否かを判定する。
このように、３成分が重畳された画像表示媒体７２を用いることにより、データの信頼性を検証できる。

１…画像処理システム
２…画像処理装置
２２，２３…画像処理プログラム
７，７２…画像表示媒体

Claims (10)

1. 画像上のＸ座標を示すＭ系列信号と、画像上のＹ座標を示すＭ系列信号とに対して、互いに異なる倍率で逓倍した数列を加算し、加算した値それぞれに対応するシンボルが、これらに対応する画像上の座標に配置されている画像表示媒体。
2. 画像上のＸ座標を示すＭ系列信号、Ｙ座標を示すＭ系列信号、及び、マンハッタン距離を示すＭ系列信号を、互いに分離可能な状態で重畳し、重畳した重畳値それぞれに対応するシンボルが、これらに対応する画像上の座標に配置されている画像表示媒体。
3. 前記シンボルの種類数は、Ｘ座標成分及び他の成分のそれぞれについて、２ビット以上のＭ系列信号を埋め込むことができる数である
   請求項１又は２に記載の画像表示媒体。
4. 入力された画像に含まれるシンボルを特定するシンボル特定部と、
   前記シンボル特定部により特定されたシンボルの列に基づいて、Ｘ座標成分及び他の成分を抽出する抽出部と、
   前記抽出部により抽出されたＸ座標成分及び他の成分に基づいて、前記画像上のＸ座標及びＹ座標を特定する座標特定部と
   を有する画像処理装置。
5. 前記抽出部は、他の成分として、マンハッタン距離を抽出し、
   前記座標特定部は、前記抽出部により抽出されたＸ座標成分及びマンハッタン距離に基づいて、Ｙ座標成分を特定する
   請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記シンボルの色、又は、シンボルの背景色に基づいて、前記シンボル特定部による特定結果の正否を検出する誤り検出部
   をさらに有する請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記シンボルは、文字であり、
   シンボルの列を座標値に変換する変換テーブルを、文字の向きに関連付けて格納するテーブル格納部
   をさらに有し、
   前記抽出部は、入力された画像における文字の向きに対応する変換テーブルを前記テーブル格納部から読み出し、読み出された変換テーブルを用いて、シンボルの列を座標値に変換する
   請求項４に記載の画像処理装置。
8. 読取り可能なシンボル列の数に基づいて、採用するシンボル列の方向を決定する方向決定部
   をさらに有し、
   前記抽出部は、前記方向決定部により決定された方向のシンボル列に基づいて、Ｘ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離とを抽出し、
   前記座標特定部は、前記抽出部により抽出されたＸ座標成分又はＹ座標成分と、マンハッタン距離とに基づいて、他方の座標成分を特定する
   請求項４に記載の画像処理装置。
9. 入力された画像に含まれるシンボルを特定するシンボル特定ステップと、
   前記シンボル特定ステップにより特定されたシンボルの列に基づいて、Ｘ座標成分及び他の成分を抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップにより抽出されたＸ座標成分及び他の成分に基づいて、前記画像上のＸ座標及びＹ座標を特定する座標特定ステップと
   を有する画像処理方法。
10. 入力された画像に含まれるシンボルを特定するシンボル特定ステップと、
    前記シンボル特定ステップにより特定されたシンボルの列に基づいて、Ｘ座標成分及び他の成分を抽出する抽出ステップと、
    前記抽出ステップにより抽出されたＸ座標成分及び他の成分に基づいて、前記画像上のＸ座標及びＹ座標を特定する座標特定ステップと
    をコンピュータに実行させるプログラム。

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